“新工科”理念下民航安全工程产业学院建设探索——以“中国民用航空飞行学院”为例

基于“新工科”理念下,本文以中国民用航空飞行学院民航安全工程学院为研究载体,通过深挖产业学院和目前民航安全所面临的现实问题,结合学科特色,探索建立和完善以民航安全需求为牵引,高校和企业深度合作的产业学院建设体制机制。通过剖析学院建设目标,进一步明确建设思路,形成具有民航安全特色的产业学院构建举措,培养更多高技能应用型人才,为基于“新工科”理念下,有效展开高技能应用型人才培养给予启示,服务好2035年民航强国的重要战略指示。

安全科学与工程学科民航人才培养模式探索

本研究在建设民航强国的历史机遇和人才需求背景下,结合安全科学专业学科发展背景,分析了当前民航安全人才培养所面临的严峻形势和攻坚问题。以建设民航安全强校作为旗帜导向,提出了更具民航特色的安全科学人才培养模式,从学位授权体系、学科基础、人才队伍和科研创新等多个方面,形成行业特色、实践教学和科研平台三位一体学科专业建设发展体系,以期为民航安全科学与工程特色优势学科从“0到1”尽快实现到“1到10”的发展突破。文章提出了更具民航特色的安全科学人才培养模式,为国家民航强国建设任务贡献力量,展现了中国一流飞行大学为民航事业培养优秀人才的决心。

通用航空山区救援安全航迹规划模型

针对通用航空山区救援飞行环境的高复杂度地形问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的三维救援航迹规划模型。首先,获取真实的山区地形环境数据,根据安全飞行规则,利用格栅法建立三维飞行环境模型。然后,以路径最短为目标函数、以航空性能为约束条件建立航迹规划模型。最后,利用改进型蚁群算法对模型求解,通过合理设置初始信息素分布和信息素更新规则,改进型蚁群算法,并对西南山区某次通航救援进行了救援航迹规划仿真。改进算法得到的飞行路径与球面直线的距离误差控制在15%以内,且飞行航路的俯仰角和偏转角均满足安全飞行规则,偏航次数较少。研究表明,对于山区环境下的通航应急救援航迹规划问题,提出的改进蚁群算法能够实现对障碍物的规避和对最优航迹的快速搜寻,保证了救援任务的安全性、高效性和可靠性。

锂离子电池在民用航空领域中应用的进展

分别对锂离子电池在民用航空领域的应用进程、技术瓶颈及前景进行回顾、梳理和展望。整理锂离子电池在多电、全电飞机领域的应用进程,梳理相关研究进展,总结在应用过程中面临的技术瓶颈以及未来前景。电池比能量是制约在全电飞机领域应用的关键因素,现有电池技术仅能满足小型电动飞机中短里程的需求。多电飞机方面,锂离子电池在比能量、循环寿命和维护成本方面都展现出优于传统机载电池的优势,但电池安全是制约推广应用的一大障碍。

基于特征工程的S-FCN火灾图像检测方法

针对复杂背景下火灾图像检测深度学习算法存在的计算复杂度高、检测实时性差等问题,提出一种基于特征工程的单隐层全连接网络(S-FCN)火灾图像检测方法。首先,从图像中提取多色彩空间颜色特征,并使用互信息量进行多色彩空间颜色特征降维;其次,简化深度学习模型的网络结构,将单隐层全连接网络作为其主干网络,其中,多色彩空间下的颜色特征能够更好地表征火灾烟雾与火焰,多色彩空间颜色特征降维能够有效降低输入特征的冗余度,单隐层全连接网络能够有效减少模型在传递过程中的参数数量;最后,将该方法在真实的复杂背景火灾图像数据集上进行试验评估。结果表明:所提方法取得的检测精度为93.83%,取得的检测实时性帧率为10869帧/s,能够实现复杂场景下高精度、高速度的火灾图像检测。

运输航空飞行安全绩效模糊动态评估模型

为完善民航安全绩效体系建设,提高企业风险防范能力,促进其健康发展,参考“空客飞行品质监控项目”和企业QAR监控项目,结合指标重要性分析和一线人员、专家的有关建议,构建飞行安全绩效评估指标体系。基于混合型中心点三角白化权函数和TAN模型设计运输航空飞行安全绩效模糊动态评估模型。研究结果表明:该模型具有良好的实用性和可操作性,能够满足航空公司对安全绩效评估的需求。

民用航空运输机场消防站选址优化模型

针对机场消防站选址问题,在构建消防车行驶距离理论模型和机场消防救援路线拥堵程度模型的基础上,结合机场吞吐量系数,提出了民用航空运输机场消防站选址优化模型。实例分析表明,机场消防站的最佳位置不一定在跑道中部,其位置与机场的吞吐量和航站楼位置等因素息息相关。

倍率对钛酸锂负极锂离子电池热安全的影响

钛酸锂(Li_(4)Ti_(5)O_(12))负极锂离子电池具有倍率性能好、循环寿命长、安全性高等优势,但仍有相关热失控的事故发生。为探究倍率对电池热安全性的影响,以圆柱形LiNi_(0.5)Co_(0.2)Mn_(0.3) O_(2)/Li_(4)Ti_(5)O_(12)锂离子电池为对象,通过不同充放电倍率循环及热失控实验,分析电池的容量-电压、放电直流内阻和热失控温度变化等数据。高倍率循环会导致电池正极活性物质损失,引起循环性能和热安全性能衰减。电池热安全性与倍率呈负相关:当倍率由2.00 C升至8.00 C时,热失控触发温度由358.5℃降低至254.1℃,热失控时间由3608 s缩短到2980 s,热失控时的最大升温速率由34.2℃/s增加至59.7℃/s。

民航客机货舱侧壁板材料的热解特性

为了探究民航客机货舱侧壁板材料的热解特性,利用热重(TG)-傅里叶变换红外光谱(FTIR)联用对其热解及气体产物的释放特性进行了研究,根据热重数据使用两种非模型法计算热解动力学参数并对热力学参数的变化进行分析。结果表明,侧壁板材料的热解有2个失重阶段,随着升温速率的增加,热失重曲线逐渐向高温区域移动,最大热失重率对应的温度也向高温区域移动;热解过程释放大量CO_(2)、CO、CH_(4)等气体以及其他含碳化合物;在主要反应区间内,侧壁板材料热解表观活化能的平均值分别为213.64 kJ/mol和233.84 kJ/mol;随着转化率的增加,样品的热解需要的活化能整体趋于增加。

火灾环境下航空地毯燃烧特性及火灾危险性评估

为了探究民航客机用航空地毯材料的燃烧特性,结合锥形量热仪试验数据研究其在不同火灾环境下的燃烧特性,并且采用3种评价指标对材料的火灾危险性进行评估。结果表明:材料的热释放速率(Heat Release Rate,HRR)曲线只有1个增长峰,热辐射强度从20 kW/m^(2)增至50 kW/m^(2)时,材料燃烧的热释放速率峰值从233.16 kW/m^(2)增至349.55 kW/m^(2),质量损失速率随辐射强度增加而增加;燃烧过程中CO生成量随辐射强度增加而增加,CO_(2)生成量在较高辐射强度影响下随辐射强度的增加而增加;通过燃烧点燃模型得到航空地毯材料的理论临界热流为3.57 kW/m^(2);热辐射强度的变化对航空地毯的火灾危险指标影响较大。

通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现

为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。

民航客机货舱侧壁板玻纤酚醛复合材料燃烧特性研究

为了探究民航客机货舱侧壁板材料的燃烧特性,采用锥形量热仪研究其在火灾环境下的燃烧特性,并且采用两种评价指标对材料的火灾危险性进行评估。试验结果表明:材料的热释放速率曲线只有1个增长峰,热辐射强度从20 kW/m^(2)增至50 kW/m^(2)时,材料燃烧的热释放速率峰值从98.64 kW/m^(2)增至201.46 kW/m^(2),质量损失随着辐射强度的增加而增加;燃烧过程中CO和CO_(2)生成量随辐射强度的增加而增加;通过燃烧点燃模型得到侧壁板材料的理论临界热流为10.20 kW/m^(2);热辐射值的变化对飞机货舱侧壁板的火灾危险指标影响较大。

民航机务维修不安全事件N-K风险耦合分析

为探究民航机务维修不安全事件中风险耦合关系,基于人员、设备、环境和管理等4个方面风险因素探讨机务维修不安全事件风险耦合机制;考虑到机务维修不安全事件风险耦合过程具有不确定性和复杂性的特点,运用复杂网络N-K模型构建机务维修不安全事件风险耦合度量模型;应用所构建模型对某航空公司2013—2016年发生的643起机务维修不安全事件风险耦合程度进行度量分析。结果表明：风险耦合因素越多,机务维修不安全事件的发生概率越高;管理因素缺陷是引发机务维修不安全事件的主因。

航空安全领域研究进展可视化综述

为探索国际航空安全领域的研究热点和趋势,以文献计量和可视化分析软件CiteSpace和VOSviewer为工具,对2001—2020年Web of Science(WOS)核心合集数据库收录的1340篇航空安全领域的文章在时空分布、核心作者、共被引网络和关键词聚类方面进行了可视化分析。结果表明:(1)国际航空安全领域发文数量整体呈波动增长态势,2014年之后进入高速增长阶段。中国在该领域发文数量排名全球第二,但尚未发现明显的核心作者群。(2)9·11恐怖袭击事件加速了航空安全尤其是机场安检筛查的研究进展工作,研究热点包括了模糊推理、航空安保、安全管理、风险分析、风险评估、机场地面安全以及随机系统等。(3)当前研究方向主要围绕航空人员安全行为能力研究,机场安检系统及航空设施发展研究,安全管理水平进展研究3个方面展开,未来趋势是大数据和人工智能在航空安全设施上的应用。

气压及加热功率对锂离子电池热安全的影响机制

随着锂离子电池的普及应用,其在航空低气压环境下的热安全问题受到广泛关注。对此,在20~95 kPa的气压环境下,以30~100 W的加热功率诱导电池热失控,通过电池热失控现象、温度及时间的分析,研究航空低气压环境下加热功率对锂离子电池热安全行为的影响机制。研究表明:气压的降低导致电池安全阀打开时间提前,但由于低气压环境下对流换热系数和特征达姆科勒数的减小,电池从安全阀开启到热失控的过渡时间延长;而加热功率的提高显著缩短了电池的热失控时间,加剧了电池热失控燃爆,同时也缩短了电池的加热时间,导致外部热源传递给电池的热量减少,热失控过程中电池表面峰值温度降低;在二者的综合作用下,电池的热失控时间总体呈现出随功率增加而减小的趋势,但气压的作用导致其变化规律呈现出明显差异。为实现气压及加热功率综合影响下电池热失控时间的预测,通过多项式拟合,构建电池热失控时间预测模型,预测精度控制在(3±2) s。

U形管内含水航空燃油流动及换热特性数值模拟

为探究航空发动机燃油管路内流动及换热特性,建立发动机外部U形燃油管路含水燃油离散相模型(DPM)进行数值模拟。结果表明:体积含水率(≤10%)越高,U形管全管段的压降梯度越大,换热系数越高;流动分离、迪恩涡、离心力作用和油水两相相互作用导致流动阻力增大,是弯管段压降梯度明显大于一般直管的主要原因。不同流量条件下:迪恩涡引起的燃油横向输运和二次流流速分布对弯管段的周向换热不均现象影响较大,弯管内、外侧的换热系数大小关系可以根据弯管段迪恩数判定。环境温度不变,流量越大,U形管全管段压降越高,沿程换热系数越大,且含水率越高,流量对压降梯度的影响越明显;流量不变,环境温度越低,U形管全管段压降越高,沿程换热系数越小。

航空器突发事件应急演练实训平台建设技术研究

利用虚拟仿真技术建设了航空器突发事件应急演练实训平台,介绍了实训平台的建设依据和关键技术,并从航空器突发事件的应急救援技术需求出发,突出消防救援、医疗救护及残损航空器搬移等技术环节。利用突发事件演练实训平台开展实训教学,结合航空器突发事件的典型场景,实现从理论知识到实践技能方面的学习,掌握了应急处置中的各部门职责和团队协作技能,极大地调动了学员的学习积极性。

工程教育专业认证背景下《燃烧学基础》课程教学改革研究

《燃烧学基础》是消防工程本科专业的核心课程,具有较强的理论性、逻辑性和实践性。基于工程教育专业认证要求,结合消防工程专业培养方案的毕业要求,以提高人才培养质量为出发点,从教学目标的制定、教学资料的建设、教学计划的实施、教学质量的改进等四个方面进行课程教学建设研究,积极探索以教师为主导、学生为主体的成果导向教学模式。通过研讨式教学和案例教学法,着力培养学生的科研思维和合作精神。

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控(FOQA)咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610~305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153~15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明:所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。

基于多层次特征融合的Transformer人脸识别方法

卷积神经网络中的卷积操作只能捕获局部信息,而Transformer能保留更多的空间信息且能建立图像的长距离连接.在视觉领域的应用中,Transformer缺乏灵活的图像尺寸及特征尺度适应能力,通过利用层级式网络增强不同尺度建模的灵活性,且引入多尺度特征融合模块丰富特征信息.本文提出了一种基于改进的Swin Transformer人脸模型——Swin Face模型.Swin Face以Swin Transformer为骨干网络,引入多层次特征融合模块,增强了模型对人脸的特征表达能力,并使用联合损失函数优化策略设计人脸识别分类器,实现人脸识别.实验结果表明,与多种人脸识别方法相比,Swin Face模型通过使用分级特征融合网络,在LFW、CALFW、AgeDB-30、CFP数据集上均取得最优的效果,验证了此模型具有良好的泛化性和鲁棒性.